随着气候变化和人类活动的加剧, 生态系统正处于剧烈变化中, 生态学家需要从更大的时空尺度去理解生态系统过程和变化规律, 应对全球变化带来的威胁和挑战。传统地面调查方法主要获取的是样方尺度、离散的数据, 难以满足大尺度生态系统研究对数据时空连续性的要求。相比于传统地面调查方法, 遥感技术具有实时获取、重复监测以及多时空尺度的特点, 弥补了传统地面调查方法空间观测尺度有限的缺点。遥感通过分析电磁波信息从而识别地物属性和特征, 反演生态系统组成、能量流动和物质循环过程中的关键要素, 已逐渐成为生态学研究中必不可少的数据来源。近年来, 随着激光雷达、日光诱导叶绿素荧光等新型遥感技术以及无人机、背包等近地面遥感平台的发展, 个人化、定制化的近地面遥感观测逐渐成熟, 新一代遥感技术正在推动遥感信息“二维向三维”的转变, 为传统样地观测与卫星遥感之间搭建了尺度推绎桥梁, 这也给生态系统生态学带来了新的机遇, 推动生态系统生态学向多尺度、多过程、多学科、多途径发展。因此, 该文从生态系统生态学角度出发, 重点关注陆地生态系统中生物组分, 并分别从生态系统类型、结构、功能和生物多样性等方面, 结合作者在实际研究工作中的主要成果和该领域国际前沿动态, 阐述遥感技术在生态系统生态学中的研究现状并指出我国生态系统遥感监测领域发展方向及亟待解决的问题。

北半球气候变暖导致植被春季物候开始日期显著提前, 温度对春季物候的促进作用是一个过程事件而非瞬时事件, 且存在空间差异。该研究在以前研究的基础上, 进一步分析温度对植被物候的作用方式, 并探讨春季物候温度敏感性的空间特征及影响因素。利用GIMMS3g卫星植被指数产品, 采用5种方法提取1982-2009年植被春季物候, 并结合格网气象数据计算植被春季物候的温度敏感性, 着重分析自然植被春季物候温度敏感性与环境因素的关系。结果表明, 温度是北半球植被春季物候的主要制约因素, 54%的像元显示温度最大效应发生在物候开始当月和之前一个月。温度主导的春季物候的像元中, 91.3%的像元指示早春温度对物候开始的促进作用。植被春季物候的温度敏感性存在空间异质性, 随着区域环境因素的不同, 年际温度标准差、累积降水量和辐射对植被春季物候温度敏感性都具有各自或协同的调控作用。

准确评估地上生物量对优化草地资源管理和理解草地碳、水和能量平衡具有重要意义。该文通过近地遥感归一化植被指数(NDVI)构建最优经验模型, 对青藏高原高寒草地地上生物量进行估算。该文利用2018-2019年5-9月野外实测的地上生物量和植物冠层光谱仪(RapidSCAN)测定的NDVI_RS数据, 构建了生长季不同时期地上生物量的估算模型; 并结合2018年NetCam物候相机测定的NDVI_Cam时间序列数据, 实现地上生物量季节动态的模拟。主要结果: (1) NDVI_Cam、NDVI_RS与地上生物量具有相似的单峰型季节变化格局, 但NDVI峰值出现的时间(7月)较地上生物量(8月)更早; (2)基于NDVI的生物量估算最优经验模型在5、7和9月是幂函数, 在6和8月是二次多项式, 估算精度为0.29-0.77; (3)基于NDVI_Cam时间序列数据, 生长季不同时期建模(R² = 0.91)较单一时期(9月)建模(R² = 0.49)对地上生物量季节动态的估算更为准确。这些结果表明, 近地遥感是估算高寒草地植物地上生物量的有效手段, 开展季节性植物生长调查将有助于准确评估草地资源。

高寒湿地是青藏高原地区最重要的生态水源涵养区之一, 也是局部气候的有效调节者, 其动态变化与成因亟待深入研究。该研究基于遥感图像分析、地理信息系统空间分析和景观生态指数分析结合的方法, 以黄河首曲玛曲县高寒湿地为研究对象, 对1995-2018年6期湿地的动态变化进行研究。结果表明, 研究区湿地在1995-2010年间不断退化, 1995-2010年湿地面积总共减少了18 680.31 hm²。在2010-2018年间黄河首曲高寒湿地面积有所增加, 但与20世纪90年代相比, 21世纪初开始湿地的面积普遍呈现下降趋势; 1995-2010年湿地斑块数不断增加, 斑块密度不断增大, 平均斑块面积下降, 景观的破碎度升高; 2010-2015年湿地斑块数和斑块密度减少, 2015-2018年湿地斑块数和斑块密度增加, 平均斑块面积先增大后减小, 景观的破碎度先降低后升高。1995-2010年研究区高寒湿地景观Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数均呈现下降的趋势, 湿地的景观结构趋于简单, 景观类型分布更加集中。2010-2018年湿地景观Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数均呈现上升趋势, 湿地的景观结构趋于复杂, 景观类型增加且分布更加分散。进一步的驱动力分析表明, 引起黄河首曲高寒湿地景观格局演变的主要因素是蒸发量和降水量, 其次是人口数量和大牲畜数量等人类活动影响。气候因子是影响黄河首曲高寒湿地面积变化的主要原因, 过度的人类经济活动在一定程度上加剧了湿地的变化。

植被物候是反映植被生长规律的重要指标, 对气候的反馈具有重要意义。日光诱导叶绿素荧光(SIF)通过复杂的能量耗散机制与光合作用相关联, 提供了从空间直接探测大范围植被物候的可能性。为了探究气候变化背景下SIF反演不同森林类型物候的适用性, 该文以北半球35个全球通量网(FLUXNET)森林站点为研究对象, 利用2007-2014年SIF值和总初级生产力(GPP)通过双逻辑生长模型和动态阈值法来估算3种典型森林类型的物候, 并采用相关性分析等方法评价SIF在估算不同森林类型物候时的差异性。主要结果为: 1) SIF对生长季开始时间(SOS)的估算精度高于生长季结束时间(EOS); 2) SIF能够更准确地估算混交林(MF)的SOS, 但是不能精确追踪落叶阔叶林(DBF)和常绿针叶林(ENF)的SOS; 3)春季季前短波辐射是驱动SOS的主要气候因素。综上, 建议在将来的研究中将SIF数据与其他遥感指数整合, 应用于不同植物类型的物候监测。

气候变暖背景下的植物物候变化广受关注, 然而常用的植物物候变化预测模型未充分考虑植物对环境的适应性, 给预测结果带来了较大的不确定性。该文基于2002-2011年青藏高原10个站点的地面物候观测资料以及年平均气温数据, 对空间换时间模型预测车前(Plantago asiatica)和蒲公英(Taraxacum mongolicum)各主要物候事件(展叶始期、开花始期和黄枯普遍期)变化的可行性及其在升温背景下的变化规律进行了分析。首先利用不同海拔高度的气温和物候事件分别与地理因子(经度、纬度和海拔)建立多元线性回归模型, 然后在此基础上剔除经度和纬度的影响, 单独考察海拔变化所引起的气温与植物物候变化, 最后以海拔高度作为桥梁来考察物候变化与温度变化的关系。结果表明, 采用各站点对应的海拔高度来模拟年平均气温空间差异的R²均大于0.89, 表明海拔梯度可以用来反映时间尺度下的年际温度变化; 车前和蒲公英各物候事件发生日期拟合值均与海拔高度变化关系显著, R²均大于0.70, 表明海拔变化是影响它们各物候事件变化的主要地理因子; 在物候事件发生日期拟合值和年平均气温拟合值的回归方程中, R²均大于0.93, 说明基于不同海拔高度模拟得到的年平均气温变化可以对时间尺度上车前和蒲公英的物候事件变化进行预测。空间换时间预测表明, 温度每升高1 ℃, 车前展叶始期和开花始期分别提前5.1和5.4 d, 而黄枯普遍期推迟4.8 d; 蒲公英展叶始期和开花始期分别提前6.5和7.8 d, 而黄枯普遍期推迟6.7 d。

及时了解和定量分析荒漠区河岸带湿地月度时序变化趋势及对生态输水过程的响应, 对认识湿地生态修复过程, 改进生态输水策略, 维护湿地生态系统稳定具有重要意义。该文基于Landsat ETM+/TM/OLI和Sentinel 2形成的月尺度的密集长时序遥感数据, 分析2000-2018年塔里木河下游英苏-阿拉干之间的湿地时序变化特征, 并评估湿地变化对生态输水过程的响应。结果表明: 近19年来湿地面积持续增加, 其中2011-2013年和2017-2018年是面积快速增加的时段。不同的单、双通道输水方式和输水量大小解释了喀尔达依湿地与博孜库勒湿地在不同时段增长的快慢。对湿地面积与生态输水量、地下水埋深关系的分析表明, 累计生态输水量的持续增加是近20年来塔里木河下游河岸带湿地扩张的重要因素, 每年大于3.5亿m ³的双通道生态输水, 地下水埋深维持在-5.0- -3.5 m是湿地持续稳定增长的关键。

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据, 从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联, 探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制, 选择最优植被指数并结合最优结构参数, 通过聚类方法构建森林物种多样性遥感估算模型, 在古田山自然保护区开展森林乔木物种多样性监测。研究结果表明: (1)从16种叶片生化组分中, 筛选出叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片含水量、比叶面积、纤维素、木质素、氮、磷和碳可通过偏最小二乘法用叶片光谱有效模拟(R² = 0.60-0.79, p < 0.01), 并选择有效的植被指数: 转换型吸收反射指数/优化型土壤调整指数(TCARI/OSAVI)、类胡萝卜素反射指数(CRI)、水波段指数(WBI)、比值植被指数(RVI)、生理反射指数(PRI)和冠层叶绿素浓度指数(CCCI)表征相应的最优生化组分; (2)基于机载LiDAR数据利用结合形态学冠层控制的分水岭算法获得高精度单木分离结果(R ² = 0.77, RMSE = 16.48), 同时采用逐步回归方法从常用的森林结构参数中选取树高和偏度作为最优结构参数(R ² = 0.32, p < 0.01); (3)基于6个最优植被指数和2个最优结构参数, 以20 m × 20 m为窗口通过自适应模糊C均值方法进行聚类, 实现了研究区森林乔木物种丰富度(Richness, R ²= 0.56, RMSE = 1.81)和多样性指数Shannon-Wiener (R ² = 0.83, RMSE = 0.22)与Simpson (R ² = 0.85, RMSE = 0.09)的成图。该研究在冠层尺度上获取了与物种多样性相关的生化、光谱和结构参数, 将单木个体作为最小单元, 利用聚类算法直接估算物种类别差异, 无需判定具体的树种属性, 是利用遥感数据进行区域尺度森林物种多样性监测与成图的实践, 可为亚热带地区常绿阔叶林的物种多样性监测提供借鉴。

城市街道绿化植被作为城市景观的重要组成部分, 其分布格局对城市景观美学发展及行人身心健康有显著影响, 立足行人视角准确监测街道绿植分布信息对城市规划与管理有明确的辅助作用。该文针对已有研究多采用沿天底方向垂直向下观测的遥感影像监测地表植被而对行人视角的绿色植被分布格局研究涉及不多的现状, 基于免费获取的百度街景图像, 选取绿植覆被典型的泰安市区为案例区, 结合网络信息抓取与空间地理信息处理技术, 分析百度街景图像提取侧视绿植信息的可行性, 统计并对比其计算结果与遥感影像提取结果的关系, 以期为城市规划与管理提供辅助参考信息。网络抓取案例区273个样点共3 276幅百度街景图像, 利用计算机监督分类提取图像中的绿植区域; 基于空间分析模型分析街道绿色植被的分布格局; 利用SPSS软件趋势拟合模块分析百度街景图像与遥感影像提取的植被信息的相关性。主要结果为: 百度街景图像可作为主数据源提取城市街道的侧视绿植分布情况; 案例区不同区域植被分布指数区别较大, 空间格局差异明显; 百度街道植被分布指数与基于遥感图像提取的10、20、50 m缓冲距离范围内植被覆盖面积呈显著正相关关系, 但两者的变化趋势并非完全一致。百度街道植被分布结果可作为遥感监测结果的辅助信息更好地指导城市绿色景观规划与精准管理。

水分利用效率(WUE)是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标, 估算新疆天山及南北主要绿洲的植被WUE并分析其时空变化规律, 探索其影响因素, 对该区域生态系统保护、农业水资源的合理利用与开发等方面具有重要的意义。基于MODIS遥感数据、气象数据和土地利用类型数据, 分析新疆天山近18年植被WUE时空变化特征以及与气候因子的关系。结果表明: (1) 2000-2017年新疆天山植被WUE变化范围为0.84-1.34 g·mm ^-1·m ^-2, 多年均值为1.11 g·mm ^-1·m ^-2, 整体呈减少趋势, 变化率为-0.014 1 g·mm ^-1·m ^-2·a ^-1; 空间分布具有较强的垂直地带性规律, 1 000 m以上的区域随着海拔的升高而减少。(2)植被WUE年内变化呈单峰型变化格局, 具有明显的季节性差异, 表现为: 夏季>春季>秋季>冬季。(3)相关分析和统计结果表明, 新疆天山植被WUE时空变化受到气温影响的区域占33.23%, 受降水影响的区域占8.57%, 受气温和降水综合强影响的区域占5.63%, 气温和降水综合弱影响的区域占13.13%; 因此气候因素中气温在新疆天山植被WUE的变化中起到主导作用。(4)水田与旱地水分利用效率随着时间变化呈持续减少趋势, 并且这些区域基本上受到非气候因子的影响, 说明当地人类活动存在不合理性。

高寒荒漠作为青藏高原植被带谱的顶端类型广泛分布于祁连山高海拔地区, 其生长和分布条件与周边区域差异明显, 对气候变化的响应更为敏感, 且研究较少。该文利用1990年以来的Landsat TM、OLI数据, 采用决策树分类和人工目视解译方法, 提取了祁连山高寒荒漠的分布范围。结合气候变化情况, 综合分析了气候变化背景下近30年祁连山高寒荒漠分布的动态变化及其时空差异。结果表明: (1)近30年增温气候变化过程中, 祁连山高寒荒漠分布范围呈萎缩趋势, 萎缩速率约为348.3 km ²·a ^-1, 萎缩变化幅度表现为西段>中段>东段, 局部地段上存在扩张现象。上述现象导致高寒荒漠下界平均海拔以每10年约15 m的平均速率向更高海拔推进, 向上推进幅度为西段>东段>中段; (2)受水热条件控制, 近30年祁连山高寒荒漠分布动态变化集中分布在低坡度地区。由于水热背景条件的空间差异, 祁连山东段和中段阳坡上高寒荒漠分布动态变化大于阴坡, 而在祁连山西段表现相反; (3) 1990年以来, 祁连山增温显著, 降水量微弱增加。在气候变化以及区域地形限制共同影响下, 祁连山高寒荒漠分布变化时空差异明显, 且过渡带上归一化植被指数与气温相关性高于降水量。以上结果表明, 气候变化影响祁连山高寒荒漠分布动态变化及其空间差异, 但气温是主要的影响因子, 增温促进了高寒荒漠下接植被带主体高寒草甸的生长。

光谱特征变量的筛选作为水生植物识别的重要手段之一, 在水生植物种类识别研究中应用广泛。该研究将实测光谱特征提取与多时相Landsat 8 OLI影像数据分析相结合, 找到一种有效识别不同种类水生植物的特征变量。在水生植物反射光谱特征分析中引入矿质分析中普遍使用的连续统去除法, 对光谱重采样结果作连续统去除处理后提取光谱吸收深度特征。采用单因素方差分析法对比7个光谱重采样波段和3个连续统去除吸收深度敏感波段, 发现经连续统去除处理的短波红外1波段(SWIR1CR)对于不同类型的水生植物区分效果最佳。将连续统去除法应用到遥感影像处理上, 发现SWIR1CR波段能较好区分沉水植物和挺水植物; 结合影像归一化植被指数和SWIR1CR波段可较好区分三类水生植物。结合特征波段筛选结果采用支持向量机分类方法, 得到水生植物的分类结果精度为86.33%, 对比全生长期12期影像提取的水生植物分布图, 发现水生植物主要分布于官厅水库库区南北岸浅水区, 水生植物面积最大时约占库区总面积的35.13%; 其中沉水植物年内生长分布变化幅度较大, 6月上旬开始迅速生长; 10月份水生植物开始衰减; 11月份水生植物占库区面积的20%, 沉水、浮水植物大幅衰减消失。

长期以来, 气候与植物物候关系的研究大多基于线性模型, 但植被物候对气候变化的响应可能是非线性的。该文利用非线性模型——生存分析模型来分析时间序列中过去事件(气候因子)对目的变量(物候)的作用: 用生存分析模型分析了春季气温和降水量对内蒙古草地、青藏高原草甸和欧洲地区木本植物返青期的影响。其中, 内蒙古与青藏高原的物候信息来自遥感数据, 欧洲地区物候信息为实测数据。蒙特卡洛方法用于拟合模型参数。结果表明: 生存分析模型适合对上述不同研究对象的物候影响因素进行分析, 并能模拟非线性效应; 在内蒙古草地, 春季气温和降水对春季返青有很大的影响, 而青藏高原草甸和欧洲地区木本植物返青期对春季降水响应较小, 对春季气温变化的响应随Holdridge干燥度指数上升而下降; 在预测返青期时发现: 春季平均气温提高1 ℃会导致上述地区返青期提前1-6天; 而春季气温与降水的增加会导致返青期发生明显的非线性变化, 这种非线性效应无法基于线性模型模拟出来。结果说明生存分析模型既能用于分析不同尺度下植物物候与气候的关系, 也能用于模型预测, 尤其适合探讨大幅度气候变化对物候的非线性影响。

植被含水量是陆地植被重要的生物物理特征, 其定量遥感反演有助于植被干旱胁迫的实时监测与诊断评估。该文系统综述了国内外利用高光谱遥感评估植被水分状况的4个常见植被水分指标——冠层含水量、叶片等量水厚度、活体可燃物湿度和相对含水量的概念及其遥感估算方法研究进展, 评述了植被含水量高光谱遥感估算各类方法的优缺点, 探讨了植被含水量高光谱遥感估算目前存在的问题, 并提出进一步的研究任务, 即服务于植被干旱胁迫的高光谱遥感监测、预警与评估。

遥感是从田块到区域乃至全球范围无损探测叶面积指数(LAI)的有效方法。土壤背景是LAI遥感研究的重要制约因素之一, 而土壤类型是组成土壤背景的主要部分, 对植被冠层-土壤的光学性质有重要影响, 但目前植冠下土壤类型背景对遥感LAI估算的影响尚不明确。该文通过分析归一化差异植被指数、修正型土壤调节植被指数、修正的叶绿素吸收比率指数、红边拐点、红边振幅、红边面积、红边对数指数和归一化差异光谱指数在不同土壤类型下对LAI的敏感性, 挖掘最不敏感的光谱参数; 通过比较两种回归模型(偏最小二乘回归和随机森林回归)在单一土壤类型和多种土壤类型区对LAI的预测精度, 探究将单一土壤类型下发展的LAI估算模型应用到复杂土壤类型地区时可能出现的问题。结果表明: (1)虽然8种光谱指数对LAI的敏感性因土壤类型不同而差异明显, 但红边拐点受植冠下土壤类型影响最小; “lambda-by-lambda”波段优选算法不仅可以提供对LAI最敏感的光谱区间, 而且可在一定程度上为抵抗植冠下土壤类型差异影响的光谱指数构建提供可行思路; (2)回归模型的LAI预测精度因是否考虑土壤类型而不同, 但在小区域尤其是田块尺度研究时, 对变量的解释能力是选择模型的第一考虑, 而偏最小二乘回归在此方面优于随机森林回归; 在未知地表先验知识的前提下, 随机森林回归对大区域LAI估算比偏最小二乘回归适合, 但地表先验知识的获取对LAI遥感估算仍然十分必要。

可溶性有机质(DOM)是森林生态系统能量循环的主要载体, 在碳循环过程中发挥着重要的作用。为了深入了解植被恢复后土壤DOM的变化和结构特征, 在典型红壤侵蚀区福建省龙岩市长汀县河田镇选取不同恢复年限的马尾松(Pinus massoniana)林为研究对象, 利用光学技术对比分析了不同恢复年限(0年, 13年, 31年)马尾松林保留芒萁(Dicranopteris dichotoma)覆盖地、去除芒萁覆盖地和林下裸地土壤DOM光谱特征。结果表明: 未治理地(Y0)、恢复13年(Y13)和恢复31年(Y31)马尾松林芒萁覆盖地土壤可溶性有机碳(DOC)含量分别是林下裸地的7.61倍、4.83倍和5.47倍, 去除芒萁一年后, 土壤DOC的含量显著下降, 但仍分别是林下裸地的1.84倍、4.12倍和4.73倍; 芒萁覆盖地土壤DOM的芳香化指数(AI)和腐殖化指数(HIX)均显著高于林下裸地, 而波长在250 nm和365 nm处的紫外可见光光度值之比(E₂:E₃)的趋势与之相反, 去除芒萁一年后, AI和HIX降低显著, 表明芒萁覆盖地土壤DOM腐殖化和芳香化程度更高, 分子量更大; 林下裸地DOM红外光谱中特征峰明显不如林下芒萁覆盖地丰富, 其含有更多的羟基、羧酸类, 以及碳水化合物中的烷氧基等结构简单、易迁移的物质, 去除芒萁一年后, DOM红外光谱特征峰无明显变化, 表明芒萁是土壤DOM数量和结构的主要影响因素, 而这种影响是一个长期缓慢的过程。从DOM光谱分析结果可知, 芒萁覆盖下土壤DOM的分子量更大, 结构更复杂, 易于被土壤胶粒吸附, 维持其化学稳定, 利于土壤有机碳积累。由此可见, 芒萁在土壤有机碳积累过程中具有积极的作用。

利用叶片反射光谱实时、无损地探测植物水分状况是森林干旱评估的新方法, 但是不同光谱指数的水分敏感性存在很大差异, 因此, 确定适用于树木叶片的水分指标与其敏感的光谱指标均非常重要。该研究选取锐齿槲栎(Quercus aliena var. acuteserrata)不同发育阶段和冠层位置上的叶片作为研究对象, 在失水条件下, 测定叶片的水分指标及其同步的反射光谱响应曲线, 探究叶片的光谱反射率变化与水分状况改变的关系, 比较并评估不同叶片发育阶段和冠层位置叶片的水分指标与不同反射光谱指数之间相关关系的优劣。结果表明: (1)在4个不同水分指标中, 与比叶含水量(SWC)和叶片水分鲜质量比(LMP)相比, 相对含水量(RWC)和等效水分厚度(EWT)在不同发育阶段和冠层位置之间的变异性更小, 能稳定地表征树木整体的水分状况; 且RWC和EWT具有更高的光谱敏感性, 适用于遥感探测。(2)光谱反射率差值分析法和光谱反射率敏感性分析法表明: 叶片的光谱敏感性受发育阶段的影响较大; 在短波红外区域, 成熟叶片在失水胁迫初始阶段的光谱变化较小, 而新展叶在整个失水阶段均表现出明显的光谱差异。(3)通过对15个不同光谱指数与水分指标的相关分析, 发现水分指数(WI)-RWC和双差值指数(DD_n(1530,525))-EWT均具有较高的相关性, 其中, WI-RWC的拟合关系受叶片发育阶段和冠层位置的影响较大; 而DD_n(1530,525)-EWT的拟合关系更为稳定。

在区域和全球尺度上估算植被总初级生产力(GPP)对理解陆地生态系统的碳循环具有重要意义。由于地表异质性的存在, 局限在站点尺度上的观测数据无法直接扩展到更大空间尺度的区域上。通过与地面观测数据相结合, 遥感成为实现植被GPP空间扩展的主要工具。但是现有模型对气象数据依赖较多, 且在不同气象数据集的驱动下, 模拟结果间会有差异, 进而产生不确定性。建立以遥感数据为主的GPP模型(简称遥感GPP模型), 使其易于在区域和全球尺度上应用, 是解决上述问题的一个可行方案。该研究使用TG (temperature and greenness model)和VI (vegetation index model)两个遥感GPP模型, 结合中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)的台站数据, 对中国典型植被类型的GPP进行了模拟、比较与评估, 旨在进一步提高遥感GPP模型在中国区域的适用性。结果表明: (1) TG和VI模型选用的遥感参数均与GPP观测值有较高的相关性, 都可以得到可信的光合转换系数m和a。基于与夜间地表温度平均值的相关关系, m和a在空间尺度上得到了扩展, 这使得TG和VI都可以应用到区域尺度上。(2) TG和VI模型的模拟值与实测值间的相关性大多较高, 决定系数(R²)多在0.67以上。但不同台站间的误差变动较大, TG模型的均方根误差为0.29-6.40 g·m^-2·d^-1, VI模型的均方根误差为0.31-7.09 g·m^-2·d^-1。(3)总体而言, TG模型的表现优于VI, 尤其在海拔或纬度较高、以温度限制为主的台站, TG模型的模拟效果较好。上述结果初步揭示遥感GPP模型具备了在区域尺度上应用的潜力。

生物土壤结皮(简称结皮)影响干旱沙区生态系统归一化植被指数(NDVI)。该文基于空间代时间的方法, 利用地物光谱仪采集腾格里沙漠不同始植年代(1956、1964和1973年)固沙植被区发育的5种优势结皮的NDVI数据, 分析了固沙植被演替过程中结皮NDVI的变化特征及其对降水和温度变化的响应规律, 并通过与固沙区主要地物进行比较, 评估了结皮NDVI在该沙区生态系统NDVI中的作用。结果表明: 1)随着固沙植被演替, 结皮NDVI逐渐增加。不同种类结皮NDVI相比较, 土生对齿藓(Didymodon vinealis)结皮>真藓(Bryum argenteum)结皮>混生结皮>地衣结皮>藻结皮。2)结皮NDVI受降水量、气温及二者间的交互作用影响显著, 且具有明显的季节差异。结皮NDVI与降水量及其覆盖土壤浅层含水量均呈显著线性正相关关系, 并且结皮NDVI对水分的敏感性随固沙植被演替而逐渐增加。结皮NDVI总体与日平均气温呈显著线性负相关关系, 而与结皮表面温度呈显著指数负相关关系, 并且结皮NDVI对温度的敏感性随固沙植被演替逐渐增加。结皮NDVI对温度变化的敏感性春季高于夏季, 对水分变化的敏感性夏季高于春季。3)春季降水后, 藓类结皮NDVI显著高于油蒿(Artemisia ordosica)、花棒(Hedysarum scoparium)、柠条(Caragana korshinskii)等灌木及裸沙; 夏季降水后, 结皮NDVI显著低于灌木。若考虑结皮较高的盖度, 春、夏季结皮NDVI对固沙区系统NDVI的贡献率分别为90.01%和82.53%, 均超过灌木(春季9.99%和夏季17.47%), 并且结皮对固沙区系统NDVI的贡献率随着固沙植被演替而逐渐增加, 而灌木的贡献率逐渐降低。该研究证明了在区域尺度上利用结皮NDVI并结合气象资料区分结皮演替阶段的可行性, 并为干旱沙区在区域尺度上地表生态参量遥感估算的误差分析及结皮遥感监测的时相选择提供了数据基础。

光能利用率(LUE)是陆地生态系统总初级生产力(GPP)估算的一个重要参数。LUE的准确估算对于在区域甚至全球尺度上使用LUE模型估算GPP是非常重要的。一个基于通量塔的观测视场与通量观测足迹在时空上相匹配的自动多角度遥感平台为LUE在站点尺度上的准确估算提供了一个好方法。该文基于通量塔涡度相关(EC)和自动多角度高光谱连续观测获取的连续30 min的数据, 在站点空间尺度和0.5 h与日时间尺度上, 探讨了城市绿地生态系统秋季光化学反射植被指数(PRI)与LUE之间的关系。研究发现, 反映植被叶面积和色素变化的植被绿度指数在秋季呈现逐渐下降的趋势, 表征了植被冠层的状态与结构变化, 叶片从绿色逐渐变黄凋落, 植被冠层叶片的叶绿素逐渐减少, 裸露的枝干增多; 用空气温度和代表物候过程的绝对绿度指数(2G_RB)做线性回归分析, 得到回归系数(R²)为0.60 (p < 0.001)。说明在城市绿地生态系统中, 空气温度是决定植被物候过程的主要驱动因素, 随着植被物候变化, 叶片的凋落导致的裸露土壤的增多以及随时间变化的色素含量和其比例的变化将影响PRI和LUE的关系; 采用植被生长模型(logistic曲线), 拟合时间与2G_RB, 得到曲率变化最快的点, 确定为秋季植被落叶期的初日, 即第290天。在0.5 h和日时间尺度上, PRI都可以捕捉LUE的变化。但是日尺度上不同物候期, PRI和LUE的关系发生了急剧的变化。在秋季植被正常生长期, PRI和LUE之间的关系最密切(R² = 0.70, p < 0.001)。当土壤温度大于15 ℃、光合有效辐射(PAR)大于300 μmol·m^-2·s^-1以及饱和水汽压差(VPD)大于700 Pa的情况下, PRI能够更好地预测LUE。基于通 量塔尺度上时空尺度相匹配, 利用半经验的核驱动二向反射分布函数模型得到的高光谱PRI和通量观测得到的LUE在不同环境条件下的关系以及考虑到在植被的不同物候期对PRI和LUE的关系的优化, 将会更加准确地估算城市绿地生态系统的LUE。

灌丛化草原已成为我国干旱、半干旱地区一种重要的植被类型, 但目前有关灌丛化草原灌木和草本植物光谱特征以及灌木盖度的遥感反演研究鲜有报道。相比传统的野外调查方法, 基于遥感影像的灌木盖度反演为实现长时间、大范围灌丛化草原灌木盖度监测提供了可能。该研究综合利用灌木和草本植物光谱特征差异以及季相差异, 以内蒙古镶黄旗灌丛化草原区为例, 通过线性模型和多端元混合光谱分解模型, 实现了利用中分辨率Landsat卫星影像的灌木盖度反演。对镶黄旗优势灌木和草本植物群落的光谱特征分析表明, 小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)灌木群落的红边斜率、归一化植被指数和改进红边归一化植被指数值均高于以羊草(Leymus chinensis)、克氏针茅(Stipa krylovii)为优势种的草本植物群落, 并且其红边位置有“红移”趋势。两种模型反演所得镶黄旗灌丛化草原区灌木盖度平均值均为13%, 绝大多数区域灌木盖度低于25%。相比基于盛夏时节影像的多端元混合光谱分解模型, 利用灌木和草本植物季相特征差异建立的基于初秋时节影像的线性模型更适合灌丛化草原灌木盖度的遥感反演。

城市森林发挥着改善和维护城市生态环境质量的作用, 研究城市森林生物量和分布特点对其生态系统服务评价和林分经营均具有重要意义。该文根据上海城市森林的种植分布和经营状况利用2011年6月-2012年6月样地实测森林生物量数据和同期Landsat ETM+遥感图像, 在基于逐步回归分析建立森林生物量反演模型的基础上, 引入回归残差及空间分析, 研究了城市森林及其主要优势树种樟(Cinnamomum camphora)林分的生物量分布特征, 探讨了区域尺度森林生物量的遥感估测方法。结果表明: (1)上海城市森林生物量密度总体呈现中心城区(静安区、黄浦区等)较高, 生物量密度集中在35-70 t·hm^-2之间, 郊区(嘉定区、青浦区等)空间分布状况相对较低, 生物量密度介于15-50 t·hm^-2之间的变化特征。上海优势树种樟林分生物量密度范围为20-110 t·hm^-2; 空间上呈现出东北部较高、西南部较低的变化特征。(2)上海城市森林及樟林分的生物量总量分别为3.57 Tg和1.33 Tg。林地面积小, 具有较高森林生物量密度的上海中心城区, 其森林生物量占总量的6.1%, 其中林地面积最小的静安区生物量最低, 仅占总量的0.11%。在所有区县中, 林地面积最大的崇明县、浦东新区具有较高的森林生物量, 分别占总量的20.08%和19.18%。(3)所建立的基于回归反距离插值的城市森林生物量估测模型, 其标准误差、平均绝对误差、平均相对误差分别为8.39、6.86、24.22%, 较回归模型分别降低了57.69%、55.43%、64.00%, 较空间插值的方法分别降低了62.21%、58.50%、65.40%。残差的引入减少了由于空间变异引发的城市森林生物量遥感估测的不确定性。相比基于实测数据通过空间插值的估测, 遥感为快速便捷、客观高效的森林生物量监测提供了可能, 更加完善的结果和模型的优化有待引入其他信息源如高分高光谱信息或改善残差空间分析方法获得。

为阐明安徽省不同林龄的森林生态系统的碳储量现状, 以及现有自然环境条件下顶极森林生态系统的固碳潜力, 采用野外样地调查和BIOME4模型方法对此进行研究。安徽省森林生态系统的现状总碳储量为714.5 Tg C, 其中植被碳402.1 Tg C、土壤碳312.4 Tg C。从幼龄林至过熟林的生长过程中, 森林生态系统的总碳密度和植被碳密度都呈现增长趋势。但土壤碳密度从幼龄林至近熟林阶段呈增加趋势, 近熟林以后出现减少趋势。安徽省幼龄林和中龄林占森林总面积的75%, 若幼、中龄林发展到近熟林阶段, 将增加125.4 Tg C。BIOME4模拟显示: 当森林发展到气候顶极森林时, 安徽省森林生态系统将增加245.7 Tg C, 即总固碳潜力包括植被固碳153.7 Tg C, 土壤固碳92.0 Tg C。

森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子, 在森林生态系统管理中具有重要作用.研究如何有效地将激光雷达数据应用于森林郁闭度遥感估测具有重大意义.激光雷达数据的应用能够有效地弥补传统地面调查耗时,费力等不足, 不仅可以快速,准确地获取郁闭度遥感估测的模型训练数据和验证数据, 还有助于进一步推广应用于大区域的森林郁闭度反演, 为林业资源调查提供有力的依据.该研究结合激光雷达数据和LANDSAT ETM+数据估测温带森林郁闭度.以高密度机载激光雷达(ALS)点云数据估算的郁闭度作为模型训练数据和验证数据, 通过LANDSAT ETM+影像数据计算得到的8种植被指数作为自变量, 使用多元逐步回归(MSR),随机森林(RF)和Cubist 3种模型, 对内蒙古大兴安岭根河林区森林郁闭度进行估测.经验证, Cubist模型的效果比较好(决定系数R² = 0.722, 均方根误差RMSE = 0.126, 相对均方根误差rRMSE = 0.209, 估计精度EA = 79.883%).结果表明, 结合激光雷达数据和LANDSAT ETM+影像数据估算温带森林郁闭度非常有潜力.但要将其推广应用于更大区域尺度的森林郁闭度遥感估测, 模型的预测能力还有待进一步改进和提高; 自变量应尝试加入更多种类遥感数据和其他遥感因子参与建模, 例如采用地形因子,高分辨率遥感影像提取纹理特征等, 最大可能地减少光学影像,植被指数,地形阴影等带来的影响, 提高反演精度; 激光雷达数据计算得到的郁闭度的准确性和可靠性还需进一步验证.

定量描述植被总初级生产力(GPP)对于全球碳循环和全球气候变化研究具有重要意义。针对MODIS MOD_17 GPP (MOD_17)产品在通量站点低估的现象, 通过3个实验依次改进了模型输入参数(气象数据和吸收的光合有效辐射吸收比例(fPAR))和模型本身的参数(最大光能利用率), 分析了各个参数对模拟结果的不确定性影响, 结果表明各参数对模拟结果都有不同程度的影响。在阿柔草地站, 最大光能利用率的重新标定对结果影响最大, GPP估算结果的提高最为明显; 在关滩森林站利用广义神经网络算法得到的GLASS fPAR代替原始MODIS fPAR产品, 比其他参数的改进效果更明显, GPP的值更接近涡动通量观测值。利用改进的MOD_17模型重新估算了黑河上游2001-2012年间植被GPP, 通过趋势分析得出该研究时段内GPP以9.58 g C·m^-2·a^-1的平均速率呈上升趋势。同时计算了气候因子(温度、降水和饱和水汽压差(VPD))与时间序列GPP的偏相关性, 分析了植被GPP对气候变化的响应情况, 2001-2012年平均温度和VPD与年GPP大部分区域呈正相关, 体现了温度和VPD对植被生长的促进作用; 2001-2012年的降水量与年GPP无明显相关, 且大部分区域呈负相关。

实时、无损伤地探测植物的水分及生理变化是高光谱遥感的深层次应用。由水分胁迫引发的植物一系列反射光谱响应体现了碳-氮-水耦合作用的结果。以往的研究大多集中于单一因素的响应, 而忽略了多因素交互作用。该文综述和分析了植物水分状况变化引起的直接和间接光谱响应机制, 包括植物水分含量、色素、养分状况、光合作用和叶绿素荧光指标的光谱响应及其内在的关联, 探讨了反射光谱在探测植物水分生理活动应用中的主要方法与最新技术, 并指出碳-氮-水多指标、多时空尺度的综合分析对于估测植被生产力及其对气候变化的响应具有重要意义。

利用遥感数据开展森林资源树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究都有重要意义。该文以江苏南部丘陵地区的北亚热带天然次生林为研究对象, 利用LiCHy (LiDAR、CCD、Hyperspectral)集成传感器同期获取的高分辨率和高光谱数据, 进行冠幅识别和多个层次的树种分类: 首先, 对高分辨率影像进行基于边缘检测的多尺度分割, 提取出单木冠幅; 其次, 对高光谱影像进行特征变量提取, 并对提取出的特征变量利用信息熵原理选取优化特征变量; 然后, 分别利用全部特征变量和经优化的重要特征变量对森林树种及森林类型进行预分类; 最后, 在预分类结果中加入单木冠幅信息对森林树种及森林类型进行重分类, 并分析分类结果的精度。研究表明: 1)利用全部特征变量进行4个典型树种分类时, 总体精度为64.6%, Kappa系数为0.493; 而针对森林类型的分类精度为81.1%, Kappa系数为0.584。2)利用选取的优化特征变量分类精度略低于利用全部特征变量的分类精度, 其中对4个典型树种分类时, 总体精度为62.9%, Kappa系数为0.459; 而针对森林类型的分类精度为77.7%, Kappa系数为0.525。通过集成传感器同期获取的高分辨率和高光谱数据可以有效地进行北亚热带森林的树种分类及森林类型的划分。

揭示我国内陆河流域下游河岸带植被的空间结构特征, 对于了解我国西北干旱区荒漠河岸带植被的空间分布规律、指导荒漠化治理和内陆河水资源管理具有重要意义。该研究基于野外大范围植被调查数据支持下的遥感监督分类方法, 利用Landsat-8 OLI遥感数字图像, 辨识了塔里木河下游柽柳(Tamarix spp.)灌丛、胡杨(Populus euphratica)疏林和芦苇(Phragmites australis)草地3类主要的河岸带植被, 并利用建立的叶面积指数(LAI)遥感反演经验模型反演了研究区柽柳灌丛和胡杨疏林的叶面积指数, 旨在从区域尺度和总体趋势上分析荒漠河岸带植被的空间结构和分布特征。结果表明: 在有详细地物资料的基础上, 遥感监督分类可以作为一种干旱区荒漠河岸带植被分类的有效方法; 遥感分类结果显示塔里木河下游胡杨疏林分布面积约336.4 km², 柽柳灌丛约为405.3 km², 胡杨疏林总体更靠近河道, 柽柳灌丛分布范围更广; 河岸带植被LAI整体很低, 柽柳灌丛和胡杨疏林平均LAI值分别为0.253和0.252, LAI小于0.5的植被对应面积分别占柽柳灌丛和胡杨疏林总面积的92.4%和90.1%, 表明了塔里木河下游荒漠河岸植被空间上稀疏分布的特征; 统计结果显示, 河岸带植被结构存在巨大的空间变异性, 其中胡杨疏林比柽柳灌丛的空间变异性更大; 河岸带植被LAI随距河道距离呈现显著负指数分布规律, 在离河道1 km范围内LAI随离河道距离快速下降, 而1 km外区域叶面积指数普遍低于0.1, 表明植被主要分布在河道两侧1 km范围内。整体稀疏的空间分布、显著的空间变异性, 以及由LAI体现的植被盖度随距河道距离的负指数下降规律是荒漠河岸带植被空间结构的3个基本特征。

该研究集成高分辨率无人机(UAV)影像和激光雷达(LiDAR)点云数据估算亚热带天然次生林林分基本特征变量。首先, 基于LiDAR点云和反距离加权插值法构建林下高精度数字高程模型(DEM); 然后利用UAV影像对序列构建植被冠层上层三维点云, 并借助DEM进行高度信息归一化, 提取高度和冠层点云密度相关的特征变量; 最后, 构建预测模型并估算Lorey’s高、林分密度、胸高断面积、蓄积量。结果表明: 联合提取的特征变量与Lorey’s高的敏感性最高, 蓄积量次之, 林分密度和胸高断面积最低; 利用UAV灵活快速的手段获取森林冠层信息, 辅以高精度LiDAR数据获取的地形信息, 两者互补实现一种可重复的快速、廉价和灵活的林分特征的反演方式。

森林净初级生产力(NPP)是衡量陆地碳源/汇的重要参数, 准确地估算森林生态系统的NPP, 同时通过引入干扰因子以期更加完整地描述生态学过程及其响应是目前森林生态系统碳循环研究的重点。因此, 该研究基于北方生态系统生产力(BEPS)模型, 结合遥感数据和气象数据等模拟2003年东北林区NPP; 将BEPS模型模拟的结果作为整合陆地生态系统碳收支(InTEC)模型的参考年数据, 模拟东北林区1901-2008年的NPP, 并在InTEC模型中加入林火干扰数据, 模拟大兴安岭地区1966-2008年的森林NPP。结果显示: 在1901年, 东北林区NPP平均值仅为278.8 g C·m^-2·a^-1, 到了1950年, NPP平均值增加到338.5 g C·m^-2·a^-1, 2008年NPP平均值进一步增加到378.4 g C·m^-2·a^-1。其中长白山地区的NPP平均值始终最高, 大兴安岭次之, 小兴安岭始终最低。到了2008年, 大、小兴安岭和长白山地区的NPP平均值都有较大涨幅, 其中涨幅最高的是长白山地区, 达到200-300 g C·m^-2·a^-1; 东北三省中, 黑龙江和吉林的NPP平均值和总量都比较高, 辽宁相对较低, 但相比于1901年的涨幅最高, 达到70%; 重大火灾(100-1000 hm²)对NPP的影响不是很大, 而特大火灾(>1000 hm²)的影响比较大, 使NPP下降幅度达到10%左右, 其他火灾年份, NPP增长迅速并保持在较高水平; 对火灾面积在100000 hm²以上的4个年份的NPP进行分析, 发现NPP平均值都大幅度下降, 其中1987年下降幅度最大, 为11%以上。

快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。该研究基于机载激光雷达(LiDAR)点云与Landsat 8 OLI多光谱数据, 借助江苏省常熟市虞山地区55块调查样地数据, 首先提取并分析了87个特征变量(53个OLI特征变量, 34个LiDAR特征变量)与森林地上、地下生物量的Pearson’s相关系数以进行变量优选, 然后利用多元逐步回归法建立森林生物量估算模型(OLI生物量估算模型和LiDAR生物量估算模型), 并与基于两种数据建立的综合生物量估算模型的结果进行比较, 讨论预测结果及其精确性。结果表明: 3种模型(OLI模型、LiDAR模型和综合模型)在所有样地无区分分析时, 地上和地下生物量的估算精度均达到0.4以上, 基于不同森林类型(针叶林、阔叶林、混交林)分析时地上和地下生物量的估算精度均有明显提高, 达到0.67及以上。利用分森林类型模型估算生物量, 综合生物量估算模型精度(地上生物量: R²为0.88; 地下生物量: R²为0.92)优于OLI生物量估算模型(地上生物量: R²为0.73; 地下生物量: R²为0.81)和LiDAR生物量估算模型(地上生物量: R²为0.86; 地下生物量: R²为0.83)。

植被物候模型是生态系统模型的重要组成部分, 其精度对准确地模拟陆面和大气之间的能量和物质交换具有重要意义。利用遥感获取空间物候信息并与气候数据进行耦合分析是在中亚干旱区等地面物候观测数据缺乏的地区构建物候模型的重要方法。为减小混合植被像元和气候数据资料的内在误差及二者在空间尺度的不匹配对物候模型构建产生的影响, 该研究提出一种在气象站点周围选取满足规定规则集的“代表植被类型像元”作为样本点的选择方法, 以代表植被类型像元的遥感物候数据和气象站点数据为基础, 结合经典物候模型和改进物候模型, 在粒子群优化算法支持下, 分别以独立的拟合与评价样本数据, 完成了荒漠草原植被与落叶阔叶林的模型拟合与评价。研究发现中亚干旱区荒漠草原植被的最优模型为温度-降水修正模型, 落叶阔叶林的最优模型为替代模型。通过此方法模型总体精度在8-10 d左右。结果表明此方法在气候数据和植物物候空间匹配方面有改进, 有助于提高物候模型精度。